GPT‑Rosalind में नई क्षमताओं का परिचय
जीवन विज्ञान उद्योग के लिए वास्तविक वैज्ञानिक वर्कफ़्लो पर आधारित अधिक इंटेलिजेंस लाना.
हम अपने GPT‑Rosalind श्रृंखला में एक नया मॉडल अपडेट पेश कर रहे हैं, जिसे एंटरप्राइज़ स्तर पर जीवन विज्ञान अनुसंधान के लिए विशेष रूप से बनाया गया है. यह GPT‑5.5 की एजेंटिक कोडिंग और टूल-उपयोग क्षमताओं को औषधीय रसायन और जीनोमिक्स जैसे प्रमुख दवा-खोज क्षेत्रों में अधिक मज़बूत मॉडल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ता है, साथ ही व्यापक जीवन विज्ञान विश्लेषण, डिज़ाइन और प्रयोगात्मक वर्कफ़्लो में प्रदर्शन को आगे बढ़ाता है.
जीवन विज्ञान में प्रगति अलग-अलग पैमानों और तौर-तरीकों में डेटा और साक्ष्य को संश्लेषित करने पर निर्भर करती है: अणु, जीन, पाथवे और जीवित प्रणालियाँ. हमारे मूल्यांकनों में, अपडेट किया गया GPT‑Rosalind जीवविज्ञान विशेषज्ञों के शोध कार्यों, जटिल औषधीय रसायन प्रश्नों, मात्रात्मक जीवविज्ञान, और वेट लैब समस्या-निवारण पर व्यापक प्रदर्शन लाभ दिखाता है.
GPT‑Rosalind अब हमारी विश्वसनीय-एक्सेस डिप्लॉयमेंट संरचना के माध्यम से दुनिया भर के पात्र संगठनों के लिए रिसर्च प्रीव्यू में उपलब्ध है.
GPT‑Rosalind के वास्तविक दुनिया प्रभाव को मापने और लगातार बेहतर करने के लिए, हमने LifeSciBench डिज़ाइन किया, जो जीवन विज्ञान अनुसंधान के बुनियादी पहलुओं पर केंद्रित, बाहरी विशेषज्ञों द्वारा आंका गया बेंचमार्क है. मौजूदा बेंचमार्क से अलग, जो मॉडल प्रदर्शन के किसी एक घटक या जैविक डोमेन का अलग से मूल्यांकन करते हैं, LifeSciBench जीवन विज्ञान अनुसंधान के केंद्र में मौजूद छह वर्कफ़्लो क्षेत्रों से कार्य लेकर वैज्ञानिक रूप से मूल्यवान काम को एंड-टू-एंड दृष्टि से देखता है: साक्ष्य प्रबंधन, विश्लेषण, डिज़ाइन और ऑप्टिमाइज़ेशन, वैज्ञानिक रीज़निंग, सत्यापन और संचालन, तथा अनुवाद और संचार. हम इस बेंचमार्क का उपयोग प्रगति को जीवन विज्ञान अनुसंधान की ज़रूरतों और वास्तविकताओं के साथ संरेखित करने के लिए करते हैं.
GPT‑Rosalind उद्योग और अकादमिक विशेषज्ञों द्वारा पहचाने गए वैज्ञानिक रूप से महत्वपूर्ण कार्यों में अग्रणी प्रदर्शन करता है.
पेपर, आकृतियों, तालिकाओं और प्रयोगात्मक रिकॉर्ड से वैज्ञानिक साक्ष्य निकालना, मिलान करना और ऑडिट करना.
इवैल उदाहरण
We’re preparing for a Type B FDA meeting on AAV9-microDys-X, an AAV9-based micro-dystrophin gene therapy for Duchenne muscular dystrophy that expresses a 138 kDa construct from an MCK promoter, and we want a hard-nosed critique of whether our current package really supports accelerated approval on micro-dystrophin expression as a surrogate endpoint reasonably likely to predict clinical benefit.
Study context: open-label Phase 1b/2 in 12 ambulatory boys age 4–7 with confirmed DMD and out-of-frame rod-domain deletions. The package is:
- Pre-treatment vastus lateralis biopsies: 0–3% of healthy-control dystrophin by quantitative Western blot using MANEX1A against the N-terminal actin-binding domain.
- 12-week post-treatment contralateral vastus lateralis biopsies: mean micro-dystrophin 38% of healthy control (range 18–61%) by the same Western blot, normalized to total protein by Coomassie staining.
- Post-treatment immunofluorescence: sarcolemmal signal in 75–95% of fibers using a polyclonal anti-dystrophin C-terminal antibody.
- 48-week function: mean NSAA change +1.4 points from baseline versus −0.6 in an external published natural-history registry cohort (p = 0.03 by unpaired t-test).
- Safety: transient transaminitis in 8/12 patients managed with steroid taper; one resolved myocarditis; no deaths.
- Biodistribution/persistence: AAV9 vector genomes detectable in muscle at 12 weeks at a mean of 2.3 vector genomes per nucleus.
- Eligibility: no baseline anti-AAV9 neutralizing antibodies (titer <1:400) and no exon-44 deletions.
Please pressure-test this package item by item: where would FDA or a skeptical reviewer say the evidence, as presented, fails to support our conclusion, and what additional data, analyses, or design changes would be needed to close those gaps if possible? For anything not specified, assume what is known from other clinical-grade 138 kDa micro-dystrophin programs and relevant clinical trials through December 31, 2025 also applies.
उम्मीदवार का रिस्पांस
निष्कर्ष: प्रस्तुत जानकारी के आधार पर, यह पैकेज माइक्रो-डिस्ट्रोफिन अभिव्यक्ति को ऐसे सरोगेट एंडपॉइंट के रूप में उपयोग करते हुए त्वरित अनुमोदन का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से मजबूत नहीं है, जिसके बारे में यह उचित रूप से अपेक्षित हो कि वह क्लिनिकल लाभ की भविष्यवाणी कर सके. एक संशयपूर्ण FDA समीक्षक संभवतः बायोमार्कर, कार्यात्मक प्रभाव, टिकाऊपन, सुरक्षा और व्यापक प्रयोज्यता से संबंधित साक्ष्यों को पर्याप्त समर्थन न मिलने वाला मानेगा.
पैकेज आइटम | मुख्य विफलता का कारण | क्या आवश्यक होगा |
|---|---|---|
वेस्टर्न ब्लॉट क्वांटिफिकेशन | MANEX1A एक ऐसे N-टर्मिनल एपिटोप से बंधता है जो एंडोजेनस फुल-लेंथ डिस्ट्रोफिन और माइक्रो-डिस्ट्रोफिन ट्रांसजीन, दोनों में समान रूप से मौजूद होता है. इसलिए यह असे ट्रांसजीन और अवशिष्ट/रिवर्टेंट डिस्ट्रोफिन के बीच स्पष्ट अंतर नहीं कर पाता. इसके अतिरिक्त, 138 kDa माइक्रो-डिस्ट्रोफिन का क्वांटिफिकेशन एक स्वस्थ फुल-लेंथ डिस्ट्रोफिन स्टैंडर्ड के विरुद्ध करना भी मान्य नहीं है. | एक रिकॉम्बिनेंट माइक्रो-डिस्ट्रोफिन स्टैंडर्ड और ऐसी ऑर्थोगोनल विधि का उपयोग करें जो ट्रांसजीन को एंडोजेनस डिस्ट्रोफिन से अलग पहचान सके, जैसे टार्गेटेड मास स्पेक्ट्रोमेट्री या ट्रांसजीन-विशिष्ट/एपिटोप-विशिष्ट असे. |
इम्यूनोफ्लोरेसेंस | C-टर्मिनल पॉलीक्लोनल एंटीबॉडी इस उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि 138 kDa कंस्ट्रक्ट में सी-टर्मिनल डोमेन मौजूद नहीं होता. कई DMD मरीजों में रिवर्टेंट फाइबर्स पाए जाते हैं, और रिवर्टेंट डिस्ट्रोफिन सी-टर्मिनल एपिटोप्स को बनाए रख सकता है. उम्र बढ़ने के साथ रिवर्टेंट फाइबर्स क्लोनल रूप से विस्तार कर सकते हैं, जिससे विशेष रूप से अधिक उम्र के लड़कों में IF सिग्नल पक्षपाती | ऐसे एपिटोप के विरुद्ध एंटीबॉडी का उपयोग करके IF को दोहराएँ, जो ट्रांसजीन में मौजूद हो लेकिन रिवर्टेंट डिस्ट्रोफिन में अनुपस्थित हो. ट्रांसजीन-पॉज़िटिव फाइबर्स का क्वांटिफिकेशन रिवर्टेंट फाइबर्स से अलग करके करें. |
सरोगेट एंडपॉइंट की वैधता | यह पैकेज प्रोटीन की मात्रा और क्लिनिकल कार्यक्षमता को एक समान मान लेता है. “स्वस्थ नियंत्रण के प्रोटीन द्रव्यमान का 38%” होने का अर्थ यह नहीं है कि सामान्य डिस्ट्रोफिन कार्यक्षमता का भी 38% प्राप्त हो गया है, क्योंकि माइक्रो-डिस्ट्रोफिन संरचनात्मक रूप से संक्षिप्त (ट्रंकेटेड) होता है. | अभिव्यक्ति को सरोगेट एंडपॉइंट मानने से पहले, माइक्रो-डिस्ट्रोफिन मास-प्रतिशत, सार्कोलेमल लोकलाइज़ेशन, डाउनस्ट्रीम फंक्शनल रेस्टोरेशन और क्लिनिकल लाभ के बीच संबंध को अनुभवजन्य रूप से वैलिडेट करें. |
बायोप्सी डिज़ाइन | उपचार से पहले और बाद में लिए गए विपरीत-पक्षीय vastus lateralis बायोप्सी सैंपल्स, बाएँ-दाएँ तथा मांसपेशी के भीतर स्थानिक परिवर्तनशीलता को शामिल कर देते हैं. रोग की प्रगति और फाइब्रो-फैटी रिप्लेसमेंट भी कुल-प्रोटीन-नॉर्मलाइज़्ड सिग्नल को बदल सकते हैं. | सुसंगत शारीरिक लैंडमार्क्स का उपयोग करके बायोप्सी साइट को मानकीकृत करें, मांसपेशी-विशिष्ट प्रोटीन्स के अनुसार नॉर्मलाइज़ करें, और समानांतर रूप से फाइब्रो-फैटी संरचना का भी मापन करें. |
NSAA कंपेरेटर/सांख्यिकी | बाहरी नैचुरल-हिस्ट्री कोहोर्ट, रैंडमाइज़्ड समकालिक कंट्रोल का विकल्प नहीं है. ट्रायल पात्रता, सहायक देखभाल, भागीदारी से जुड़े प्रभाव, बेसलाइन NSAA, स्टेरॉयड रेजिमेन, आयु और एक्सॉन वर्ग जैसे कारक तुलना में बायस उत्पन्न कर सकते हैं. केवल एक अनपेयरड t-test पर्याप्त नहीं है. इसके अलावा, +1.4 NSAA का परिवर्तन इस आयु वर्ग में टेस्ट-रीटेस्ट परिवर्तनशीलता की सीमा के भीतर आता है. | एक रैंडमाइज़्ड समकालिक प्लेसीबो-नियंत्रित अध्ययन संचालित करें, या कम से कम ऐसे समायोजित विश्लेषणों का उपयोग करें जो बेसलाइन NSAA, आयु, स्टेरॉयड रेजिमेन, एक्सॉन वर्ग और अन्य भ्रमकारी कारकों (कन्फाउंडर्स) को ध्यान में रखें. |
आयु-सीमा से उत्पन्न कन्फाउंडिंग | 4–7 वर्ष की आयु के लड़के विकास की ऐसी अवस्था में होते हैं, जहाँ बिना उपचार वाले चलने-फिरने में सक्षम DMD मरीजों में गिरावट हावी होने से पहले मोटर कार्यक्षमता में सुधार देखा जा सकता है. 48-सप्ताह का NSAA परिवर्तन विकासात्मक प्रगति, रोग की प्रगति और संभावित उपचार प्रभाव—तीनों के संयुक्त प्रभाव को दर्शाता है. | उपचार के प्रभाव को विकासात्मक प्रक्षेपवक्र से अलग करने के लिए आयु-आधारित स्तरीकरण के साथ समवर्ती रैंडमाइज़्ड कंट्रोल का उपयोग करें. |
पूर्व क्लिनिकल मिसाल | ओपन-लेबल माइक्रो-डिस्ट्रोफिन के फंक्शनल संकेतों ने पुष्टि किए गए लाभ की विश्वसनीय रूप से भविष्यवाणी नहीं की है; प्रकाशित क्लिनिकल मिसालों में ऐसे माइक्रो-डिस्ट्रोफिन जीन थेरेपी कन्फर्मेटरी ट्रायल शामिल हैं जो ओपन-लेबल NSAA सुधारों को दोहराने में विफल रहे. | निर्णायक समर्थन के रूप में ओपन-लेबल NSAA परिवर्तन पर निर्भर न रहें. नियंत्रित फंक्शनल साक्ष्य की आवश्यकता रखें. |
कंस्ट्रक्ट की संरचनात्मक सीमाएँ | 138 kDa कंस्ट्रक्ट में स्पेक्ट्रिन रिपीट्स R16/17 हटाए गए हैं, जिनमें nNOS-बाइंडिंग साइट्स मौजूद होती हैं. nNOS की भर्ती में कमी से व्यायाम के दौरान फंक्शनल सिम्पैथोलाइसिस और इस्कीमिया से सुरक्षा प्रभावित हो सकती है, जिससे एक्सप्रेशन स्तर से स्वतंत्र रूप से उपचारात्मक सुधार की एक मैकेनिस्टिक सीमा उत्पन्न होती है. | ऐसी मैकेनिस्टिक स्टडीज़ जोड़ें जो दिखाएँ कि क्या यह विशिष्ट कंस्ट्रक्ट संबंधित dystrophin-associated complex फंक्शन, nNOS लोकलाइज़ेशन, एक्सरसाइज़ फिज़ियोलॉजी और मसल प्रोटेक्शन को बहाल करता है. |
AAV की दीर्घकालिक स्थिरता | 12 सप्ताह पर वेक्टर जीनोम की उपस्थिति दीर्घकालिक एक्सप्रेशन को स्थापित नहीं करती. AAV9 जीनोम मुख्य रूप से नॉन-इंटीग्रेटिंग एपिसोम्स के रूप में मौजूद रहते हैं और समय के साथ कम हो सकते हैं. वेक्टर-जीनोम की स्थिरता, प्रोटीन एक्सप्रेशन की दीर्घकालिक स्थिरता के समान नहीं है. | 12 सप्ताह से आगे ट्रांसजीन प्रोटीन एक्सप्रेशन और फंक्शनल बायोमार्कर्स की दीर्घकालिक स्थिरता का आकलन करें. |
इम्यून/सुरक्षा प्रोफ़ाइल | 12 में से 8 मरीजों में ट्रांसएमिनाइटिस AAV-ट्रांसड्यूस्ड कोशिकाओं के प्रति इम्यून प्रतिक्रिया के अनुरूप है, लेकिन इसका मैकेनिज्म स्थापित नहीं हुआ है. AAV9 की कार्डियक ट्रॉपिज़्म को देखते हुए मायोकार्डाइटिस का एक मामला चिंता का विषय है. | अधिक गहन इम्यून मॉनिटरिंग, लिवर और कार्डियक सुरक्षा का विस्तृत मूल्यांकन, तथा अधिक सघन कार्डियक फॉलो-अप प्रदान करें. |
मरीज चयन/सामान्यीकरण क्षमता | anti-AAV9 न्यूट्रलाइज़िंग एंटीबॉडी-पॉज़िटिव मरीजों को बाहर रखने से निष्कर्षों की सामान्यीकरण क्षमता सीमित हो जाती है. exon-44 डिलीशन्स को बाहर रखने से DMD के उस उपसमूह पर इसकी लागू करने की क्षमता सीमित हो जाती है. व्यापक DMD आबादी में सुरक्षा और प्रभावकारिता का आकलन करने के लिए n=12 का नमूना आकार बहुत छोटा है. | जहाँ संभव हो पात्रता मानदंडों का विस्तार करें, या व्यापक स्वीकृति के समर्थन में परिणामों का उपयोग करने से पहले एंटीबॉडी स्थिति, जीनोटाइप/एक्सॉन वर्ग, आयु और बेसलाइन फंक्शन के आधार पर स्तरीकृत विश्लेषण पहले से निर्धारित करें. |
नियामक निष्कर्ष: यह पैकेज जैविक गतिविधि का संकेत दे सकता है, लेकिन यह अभी तक यह स्थापित नहीं करता कि मापा गया माइक्रो-डिस्ट्रोफिन एक्सप्रेशन एक विश्वसनीय सरोगेट है जो क्लिनिकल लाभ की यथोचित संभावना के साथ भविष्यवाणी कर सके. प्रमुख कमियाँ हैं: असे की विशिष्टता, अमान्य क्वांटिफिकेशन मानक, रिवर्टेंट-फाइबर से संभावित भ्रमकारी प्रभाव, रैंडमाइज़्ड कंट्रोल की अनुपस्थिति, आयु-संबंधित NSAA भ्रमकारी प्रभाव, दीर्घकालिक स्थिरता को लेकर अनिश्चितता, तथा सुरक्षा और सामान्यीकरण क्षमता से जुड़े अनसुलझे मुद्दे.
इन कमियों को दूर करने के लिए कार्यक्रम में ट्रांसजीन-विशिष्ट एक्सप्रेशन असेज़, ऑर्थोगोनल प्रोटीन क्वांटिफिकेशन, टिशू-कंपोज़िशन कंट्रोल्स, दीर्घकालिक स्थिरता संबंधी डेटा, ट्रंकेटेड कंस्ट्रक्ट के लिए मैकेनिस्टिक फंक्शनल असेज़, तथा विशेष रूप से हेपेटिक और कार्डियक सुरक्षा के लिए अधिक मजबूत सुरक्षा मॉनिटरिंग के साथ आयु-आधारित स्तरीकृत और नियंत्रित क्लिनिकल डिज़ाइन की आवश्यकता होगी.
निर्देश संबंधी मानक और ग्रेड
GPT‑Rosalind औषधीय रसायन में उद्योग-अग्रणी प्रदर्शन हासिल करता है, यह क्षेत्र अणुओं को उपयोगी दवाओं में बदलने पर केंद्रित है. हमने MedChemBench को यथार्थवादी औषधीय रसायन वर्कफ़्लो दर्शाने के लिए डिज़ाइन किया है, जिसमें मल्टीमॉडल रासायनिक संरचना समझ; संरचना-गतिविधि संबंध (SAR); दवा की क्षमता, विषाक्तता, और अवशोषण, वितरण, चयापचय, उत्सर्जन (ADME) की भविष्यवाणी; बहु-पैरामीटर लीड-ऑप्टिमाइज़ेशन निर्णय-निर्माण; और रेट्रोसिंथेसिस का मूल्यांकन किया जाता है. GPT‑Rosalind MedChemBench पर GPT‑5.5 से 27.5% बनाम 25.1% पर बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि 7.2% कम टोकन का उपयोग करता है.
GPT‑Rosalind मेडिसिनल केमिस्ट्री में बेहतर मल्टीमॉडल सिंथेसिस और मैकेनिस्टिक रीज़निंग प्रदर्शित करता है.
GeneBench पर, जो जीनोमिक्स और मात्रात्मक जीवविज्ञान में लंबे क्षितिज, एंड-टू-एंड विश्लेषण पर हमारा एजेंटिक मूल्यांकन है, GPT‑Rosalind GPT‑5.5 की तुलना में 31% कम टोकन उपयोग करता है और 21.6% बनाम 20.4% की अधिक सटीकता हासिल करता है. GeneBench लंबे-क्षितिज मात्रात्मक कार्यों पर एजेंटिक प्रदर्शन का आकलन करता है: यथार्थवादी वैज्ञानिक डेटा के आधार पर, क्या कोई एजेंट निर्णय-सापेक्ष उत्तरों तक पहुँचने के लिए वैध विश्लेषण, QC, मॉडलिंग और सुधारों की योजना बना सकता है? शामिल समस्याएँ कई डोमेन में फैली हैं, जिनमें फ़ंक्शनल जीनोमिक्स, स्पैशियल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटिओमिक्स, एपिजीनोमिक्स और अनुप्रयुक्त आनुवंशिकी शामिल हैं.
GPT‑Rosalind, सटीकता में सुधार करते हुए GPT‑5.5 की तुलना में 31% कम टोकन्स का उपयोग करता है.
हम वास्तविक दुनिया में लैब कार्य कर रहे वैज्ञानिकों की मदद करने की GPT‑Rosalind की क्षमता जाँचने के लिए एक नया मूल्यांकन पेश करते हैं. LabWorkBench वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले वास्तविक वेट लैब प्रोटोकॉल में बदलावों को प्रयोगात्मक परिणामों से जोड़ने की मॉडल की क्षमता जाँचता है, समस्या-निवारण से लेकर ऑप्टिमाइज़ेशन तक के उद्देश्यों के लिए. LabWorkBench द्वारा उपयोग किया गया डेटा स्वामित्वाधीन है और इसलिए अप्रदूषित है. GPT‑Rosalind 63.2% स्कोर करता है, जबकि GPT‑5.5 55.8% पर है, और 5.3% कम टोकन उपयोग करता है.
वास्तविक वेट लैब प्रोटोकॉल सहायता में, GPT‑Rosalind टोकन दक्षता बेहतर करते हुए GPT‑5.5 की तुलना में उल्लेखनीय बढ़त दिखाता है.
हमने Life Sciences Research(एक नई विंडो में खुलेगा) और Life Sciences NGS Analysis(एक नई विंडो में खुलेगा) प्लगइन बनाए, ताकि GPT‑Rosalind की बढ़ी हुई इंटेलिजेंस को दोहराए जा सकने वाले वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के लिए एक व्यावहारिक निष्पादन परत से विस्तारित किया जा सके. साथ मिलकर, ये प्लगइन स्रोतयुक्त साक्ष्य पुनर्प्राप्ति, जैविक व्याख्या और बायोइन्फॉर्मेटिक्स निष्पादन को उसी वर्कस्पेस में लाते हैं, जिससे शोधकर्ता आर्टिफ़ैक्ट और प्रॉवेनेन्स सुरक्षित रखते हुए बाहरी साक्ष्य को आंतरिक ओमिक्स विश्लेषणों से जोड़ सकते हैं. सभी उपयोगकर्ता अब Codex के माध्यम से दोनों प्लगइन एक्सेस कर सकते हैं. योग्य GPT‑Rosalind एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता अतिरिक्त रूप से इन प्लगइन को शक्ति देने के लिए GPT‑Rosalind का उपयोग कर सकते हैं.
वैज्ञानिकों के लिए Codex को एक गतिशील वर्कबेंच के रूप में बेहतर ढंग से उपयोग करने के लिए, हमने जैविक रूप से नेटिव फ़ाइल प्रकारों के लिए इंटरैक्टिव व्यूअर जोड़े हैं. सीक्वेंस, अलाइनमेंट और संरचना व्यूअर का शुरुआती सेट वैज्ञानिकों को साक्ष्य के करीब रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जब GPT‑Rosalind किसी वर्कफ़्लो में रीज़निंग करता है और सक्रिय व्यूअर को संदर्भ में इस्तेमाल करके सीधे फ़ॉलो-अप प्रश्नों का उत्तर देता है.
ऊपर दिया गया डेमो GPT‑Rosalind द्वारा संचालित इन क्षमताओं को व्यवहार में दिखाता है. इसमें हम एक वैज्ञानिक का अनुसरण करते हैं, जो उपचार से संबंधित जानकारी प्राप्त करने के लिए लिक्विड ट्यूमर बायोप्सी में म्यूटेशन्स और अन्य मॉलिक्यूलर परिवर्तनों की जाँच कर रहा है. Life Sciences NGS Analysis plugin, प्रोसेस किए गए ctDNA रिकॉर्ड्स की समीक्षा को एक इंटरैक्टिव नोटबुक में बदल देता है, जो बार-बार होने वाले परिवर्तनों, कम-आवृत्ति वाले कॉल्स और सैंपल ट्रैजेक्टरीज़ को सामने लाता है, जिससे जाँच KRAS G12C पर केंद्रित हो जाती है. इसके बाद, Life Sciences Research plugin स्रोत-आधारित टार्गेट, इनहिबिटर और रेज़िस्टेंस संबंधी संदर्भ जोड़ता है, जबकि बिल्ट-इन सीक्वेंस, अलाइनमेंट और स्ट्रक्चर व्यूअर्स वैज्ञानिक को म्यूटेंट रेजिड्यू 12, RAS परिवार में उसके संरक्षण और इनहिबिटर-बाउंड पॉकेट का सीधे निरीक्षण करने की सुविधा देते हैं. यह वर्कफ़्लो उपलब्ध साक्ष्यों को ठोस फ़ॉलो-अप विकल्पों में बदलते हुए समाप्त होता है, जहाँ प्रत्येक चरण और आर्टिफैक्ट विशेषज्ञ समीक्षा के लिए उपलब्ध रहता है.
Life Sciences NGS Analysis प्लगइन
scRNA-seq QC और एनोटेशन
10x-स्टाइल मैट्रिक्स बंडल को QC-फ़िल्टर किए गए सिंगल-सेल आर्टिफैक्ट्स, एनोटेशन्स और UMAPs में बदलें, जिन्हें आप Codex में जांच और संशोधित कर सकते हैं. Life Sciences NGS Analysis प्लगइन अनुरोध को scrna-seq-qc तक रूट करता है, डेटा के आधार पर QC थ्रेशोल्ड्स चुनता है, फ़िल्टरिंग और एनोटेशन से संबंधित प्रोवेनेन्स को सुरक्षित रखता है, और मिसिंग डबलेट-डिटेक्शन डिपेंडेंसीज़ जैसी बाधाओं को सामने लाता है.
Bulk RNA-seq FASTQ QC
Codex में जाँचने और दोबारा उपयोग करने योग्य QC-समीक्षित काउंट्स बंडल में bulk RNA-seq सैंपल शीट, FASTQ बंडल और रेफरेंस फ़ाइलों को बदलें. Life Sciences NGS Analysis plugin अनुरोध को रूट करता है, इनपुट्स को वैलिडेट करता है और MultiQC, Salmon मैट्रिसेज़, प्रोवेनेंस तथा स्पष्ट सीमाओं के साथ एक ऑडिटेबल रन एनवेलप लौटाता है.
हम दुनिया भर के पात्र संगठनों के लिए GPT‑Rosalind श्रृंखला का एक्सेस बढ़ा रहे हैं. GPT‑Rosalind उन संगठनों के लिए हमारी विश्वसनीय-एक्सेस डिप्लॉयमेंट संरचना के माध्यम से रिसर्च प्रीव्यू में उपलब्ध होगा, जो स्पष्ट सार्वजनिक लाभ वाला वैध वैज्ञानिक अनुसंधान कर रहे हैं, जिनके पास मज़बूत गवर्नेंस और सुरक्षा निगरानी है, और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा के साथ नियंत्रित एक्सेस है.
इस वैश्विक विस्तार के हिस्से के रूप में, हम Novo Nordisk के मिशन का समर्थन करने को लेकर उत्साहित हैं: GPT‑Rosalind के साथ उनके चिकित्सा अनुसंधान को स्केल करने में मदद करके रोगियों तक नवोन्मेषी उपचार विकल्प तेज़ी से पहुँचाना. Novo Nordisk शोधकर्ताओं को जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने, उपयोगी पैटर्न खोजने और परिकल्पनाओं को अधिक तेज़ी से परखने में मदद करने के लिए फ्रंटियर AI क्षमताओं का लाभ उठा रहा है. GPT‑Rosalind की अधिक मज़बूत जैविक समझ टीमों को साहित्य, जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, सीक्वेंस, संरचना और प्रयोगात्मक परिणामों में साक्ष्य जोड़ने में मदद करेगी, जिससे डेटा से स्पष्ट शोध निर्णयों तक जाना आसान होगा.
“लाइफ साइंसेज़ रिसर्च जटिल, डेटा-समृद्ध और बहुविषयक है. शोधकर्ताओं के लिए सार्थक मूल्य प्रदान करने के लिए, उन्नत AI मॉडल्स का विश्वसनीय वैज्ञानिक डेटा पर आधारित होना, मान्य टूल्स से जुड़ा होना और उन वास्तविक वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत होना आवश्यक है जिनका शोधकर्ता हर दिन उपयोग करते हैं. OpenAI के साथ अपनी साझेदारी और यह जानने के अवसर से हम प्रसन्न हैं कि GPT‑Rosalind दवा खोज के लिए अधिक कठोर और व्यावहारिक दृष्टिकोणों को कैसे समर्थन दे सकता है.”
Mishal Patel, ग्रुप वाइस प्रेसिडेंट, AI एवं डिजिटल इनोवेशन, R&D - Novo Nordisk
हम अब Enterprise खाते के बिना योग्य संगठनों के लिए OpenAI द्वारा प्रबंधित वर्कस्पेस भी दे रहे हैं.
अपडेट किया गया GPT‑Rosalind ऐसे AI सिस्टम बनाने की हमारी व्यापक प्रतिबद्धता में अगला कदम है, जो उन्नत जैविक क्षमताओं को उचित सुरक्षा उपायों के साथ लागू करते हुए वैज्ञानिक खोज को तेज़ करने में मदद कर सकें. हम मॉडल की जैविक रीज़निंग को बेहतर करना, टूल-प्रधान और लंबे-क्षितिज शोध वर्कफ़्लो के लिए समर्थन बढ़ाना, और वास्तविक दुनिया प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए क्षेत्रों के पार योग्य संगठनों के साथ काम करना जारी रखेंगे.
इसका मतलब जीवन विज्ञान AI को उच्च-प्रभाव सार्वजनिक-हित कार्यों में लागू करना भी है, दवा खोज और ट्रांसलेशनल मेडिसिन से लेकर सार्वजनिक स्वास्थ्य, तैयारी और जैव-रक्षा तक. Rosalind Biodefense और अपने विश्वसनीय-एक्सेस डिप्लॉयमेंट मॉडल के माध्यम से, हमारा लक्ष्य फ्रंटियर जैविक क्षमताओं को उन शोधकर्ताओं, संस्थानों और रक्षकों के हाथों में देना है जो मानव स्वास्थ्य सुधारने और सामाजिक लचीलापन मज़बूत करने के लिए काम कर रहे हैं.
हम GPT‑Rosalind को वैज्ञानिक अनुसंधान के पूरे जीवन चक्र में अधिक सक्षम भागीदार बनाने के लिए बनाते रहेंगे, जिससे वैज्ञानिक सही प्रश्नों से स्पष्ट साक्ष्य, बेहतर प्रयोगों और अंततः रोगियों के लिए नए उपचारों तक अधिक तेज़ी से पहुँच सकें.
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